MobileAid : ciblage de la pauvreté par apprentissage automatique à partir des métadonnées mobiles
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La NEA de Singapour exploite un système d'IA évalué par des pairs qui prévoit les cas de dengue jusqu'à trois mois à l'avance. Lors de l'épidémie de 2013, il a prédit un pic de 863 cas contre 842 observés, permettant des campagnes deux mois plus tôt.
La National Environment Agency de Singapour, avec la NUS et la NTU, a développé un système d'apprentissage automatique (régression LASSO) prévoyant le nombre hebdomadaire de cas de dengue jusqu'à trois mois à l'avance, entraîné sur des données de 2001-2010 et validé sur des données de 2011-2012, à travers douze sous-modèles hebdomadaires utilisant plus de 200 séries de variables prédictives.
Lors de la grave épidémie de 2013 (22,170 cas), le modèle a prévu un pic de 863 cas à la semaine 26, contre un pic observé de 842 cas la semaine suivante, avec un MAPE de 17% à un horizon d'une semaine, atteignant 24% à trois mois — surpassant les modèles de référence SARIMA/régression step-down (~29% de MAPE à trois mois). Cette prévision précoce a permis aux autorités de lancer des campagnes de prévention environ deux mois plus tôt et de prioriser son réseau de surveillance Gravitrap d'environ 50,000 dispositifs.
Les détails de mise en œuvre (coût, calendrier, personnel, conditions de réussite) ne sont pas encore disponibles pour cette pratique.
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